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- 内容简介
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目录
译者序0
序一0
序二0
前言0
第1章 引言1
1.1 背景2
1.2 本书目的5
1.3 章节总结5
参考文献6
第2章 进化方法8
2.1 概述8
2.2 进化算法基础8
2.3 进化算法9
2.4 EAs的优势10
2.4.1 使用二进制编码编译EAs的一般展示10
2.4.2 一种简单EA的描述11
2.5 EAs的机制12
2.6 进化策略14
2.7 EAs在有约束问题中的应用15
2.8 本章小结16
参考文献17
第3章 多目标EAs和博弈论19
3.1 概论19
3.2 多目标问题的定义19
3.3 协作博弈：Pareto最优20
3.4 竞争博弈：纳什平衡21
3.4.1 纳什平衡的定义21
3.4.2 纳什博弈和GA的耦合21
3.4.3 泛化到N个参与者23
3.5 分层博弈：Stackelberg24
3.5.1 Stackelberg博弈与GAs的耦合24
3.6 求解双数学函数最小值问题的解析解和数值博弈解的比较25
3.6.1 解析解25
3.6.2 纳什-GA和Stackleberg-GA数值解26
3.7 混合博弈28
3.7.1 HAPMOEA和混合博弈算法29
3.8 本章小结32
参考文献32
第4章 进化算法的先进技术34
4.1 概述34
4.2 分布式并行EAs34
4.3 分层EAs35
4.4 异步进化算法37
4.5 高级算子38
4.5.1 自适应协方差矩阵（CMA）38
4.5.2 Pareto锦标赛选择38
4.6 高级博弈40
4.6.1 虚拟和真实纳什博弈40
4.6.2 纳什博弈和分级异步并行EAs（NASH-HAPEA）40
4.6.3 混合博弈与多目标或单目标进化算法耦合41
4.7 变换模型协助的EAs43
4.8 本章小结44
参考文献44
第5章 多学科设计优化和在航天系统中的稳健设计46
5.1 概述46
5.2 概念性、初步性和详细设计46
5.3 多学科设计分析（MDA）和优化47
5.3.1 定义47
5.3.2 MDO的需求与挑战47
5.3.3 基于梯度法的MDO应用48
5.4 MDO方法49
5.4.1 多学科设计可行性方法（MDF）49
5.4.2 单学科可行性（IDF）50
5.4.3 协作优化（CO）51
5.4.4 MDO实现的标准和性能52
5.5 基于稳健性设计的不确定性53
5.5.1 稳健/不确定性方法53
5.5.2 使用稳健设计的单目标到多目标优化55
5.5.3 稳健多目标/多学科设计优化56
5.6 MDO和稳健设计中传统优化技术的局限性56
5.6.1 使用传统方法和进化算法的MDO56
5.6.2 稳健设计的优势和缺点57
5.7 本章小结57
参考文献58
第6章 数值设计和优化算法的一种体系60
6.1 概述60
6.2 一种优化体系60
6.3 优化体系的实施61
6.4 优化方法64
6.5 优化算法67
6.5.1 全局优化算法67
6.5.2 分析算法的一般问题68
6.5.3 单目标设计优化算法69
6.5.4 多目标设计优化算法70
6.5.5 基于多目标分级进化算法的优化算法71
6.5.6 多学科设计优化算法73
6.6 稳健设计优化74
6.7 本章小结74
参考文献75
第7章 单目标模型测试问题77
7.1 前言77
7.2 使用分层异步并行多目标进化算法（HAPMOEA）和纳什进化算法进行机翼重构77
7.3 主动流动控制鼓包设计优化81
7.3.1 吸力侧SCB设计优化82
7.3.2 吸力侧和压力侧SCB设计优化86
7.3.3 使用HAPMOEA进行双SCB设计91
7.3.4 使用混合博弈进行双SCB设计93
7.4 一般飞行器机翼翼型截面设计优化99
7.5 本章小结107
参考文献107
第8章 多目标优化模型测试案例109
8.1 概述109
8.2 Pareto重构：两个不同设计点处的两个机翼109
8.3 多元机翼重构：二维双目标飞行器高升力系统设计与优化113
8.4 无人作战飞机外形：概念设计优化119
8.5 无人驾驶飞行器任务路径规划系统（混合博弈/NSGA-Ⅱ）131
8.5.1 测试算例1：起点至目标点至起点的轨迹优化133
8.5.2 测试算例2：起点至目标点至终点的轨迹优化137
8.6 无人驾驶飞行器外形：详细设计优化144
1.问题描述146
8.6.1 基于混合博弈的无人作战飞机多目标设计优化153
8.7 中高度长航时无人驾驶飞行器的气动-结构优化158
8.8 无人驾驶飞行器的气动-电磁优化162
8.9 本章小结168
参考文献169
第9章 稳健多目标与多学科模型优化测试案例172
9.1 概述172
9.2 主动流动控制的稳健设计优化172
9.2.1 45%弦长处边界层转捩SCB外形设计优化173
9.2.2 不确定性边界层转捩的稳健SCB外形设计优化178
9.3 通用飞行器机翼多目标稳健优化189
9.4 通用飞行器机翼气动-结构稳健优化196
9.5 无人驾驶飞行器气动-电磁稳健设计优化205
9.5.1 基于HAPMOEA软件的无人驾驶战斗机多学科稳健设计优化205
9.5.2 基于混合博弈的无人驾驶战斗机多学科稳健设计优化215
9.6 无人驾驶战斗机气动-电磁-结构多学科稳健设计优化225
9.7 本章小结235
9.8 附录235
参考文献235
第10章 变形技术在机翼稳健设计优化中的应用236
10.1 概述236
10.2 变形机翼/翼形设计机制：前缘和后缘变形236
10.2.1 变形机翼/翼形的参数化：前缘和后缘变形236
10.2.2 基准设计237
10.3 巡航飞行条件下变形机翼/翼形设计优化238
10.3.1 后缘变形设计优化238
10.3.2 前缘与后缘变形的稳健设计优化241
10.4 基于多目标遗传算法和混合博弈的多目标遗传算法进行起飞与着陆条件下变形机翼/翼形设计优化247
10.5 结论与展望253
10.6 本章小结253
参考文献254
附录：两个可实际动手操作的优化问题案例255
A.1 概述255
A.2 基于层次异构并行进化算法和纳什进化算法的BI-NACA重构255
A.2.1 简介255
A.2.2 测试案例定义255
A.2.3 优化257
A.2.4 求解反问题所需的软件和计算设备259
A.2.5 设计优化流程的详细步骤260
A.2.6 基于层次异构并行优化算法与纳什进化算法软件获取结果的分析与综合261
A.2.7 结论264
A.3 无人驾驶飞行器设计：多目标优化264
A.3.1 简介264
A.3.2 测试案例定义265
A.3.3 优化267
A.3.4 求解优化问题所需软件和计算机需求267
A.3.5 设计优化流程的详细步骤268
A.3.6 基于层次异构并行多目标进化算法获取结果的分析与综合268
A.3.7 结论271
参考文献271
文后彩插1
